Comprensión de la correlación de Spearman en el análisis de datos
La correlación de Spearman, también conocida como coeficiente de correlación de rango de Spearman, es una medida estadística que evalúa la dirección y la fuerza de una relación monótona entre dos variables clasificadas. Es útil para datos ordinales o cuando se violan los supuestos de la correlación de Pearson.
Introducción
En estadística y ciencia de datos, la correlación es un concepto fundamental que se utiliza para medir el grado en que dos variables se mueven entre sí. En este artículo, profundizaremos en un tipo específico de correlación llamada correlación de rango de Spearman.
Destacado
- La correlación de Spearman evalúa la relación monótona entre dos variables clasificadas.
- La correlación de rangos de Spearman es ideal para datos que no se distribuyen normalmente o carecen de una relación lineal.
- La elección entre Spearman y Pearson depende de sus datos y de la pregunta de investigación.
- Los coeficientes de correlación varían de -1 a +1, lo que indica correlación negativa y positiva.
- La correlación no implica causa.
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Los fundamentos de la correlación de Spearman
La correlación de Spearman, también conocida como coeficiente de correlación de rango de Spearman, es una medida no paramétrica de dependencia estadística entre dos variables. Evalúa en qué medida una función monótona puede describir con precisión la relación entre dos variables. En términos más simples, mide la fuerza y dirección de la relación entre dos variables clasificadas.
La correlación de Spearman es beneficiosa cuando se trata de datos que no cumplen con los supuestos de la correlación de Pearson, específicamente datos que no se distribuyen normalmente o carecen de una relación lineal. Se discutirá más sobre esto en la sección siguiente. Como prueba no paramétrica, la correlación de Spearman es apropiada para datos ordinales o continuos que han violado los supuestos de la correlación de Pearson.
Correlación de Spearman versus correlación de Pearson
La correlación de Pearson, que lleva el nombre de Karl Pearson, mide la relación lineal entre dos variables continuas. La correlación de rangos de Spearman calcula la fuerza y la dirección de la relación monótona entre 2 variables, que pueden no ser lineales.
En otras palabras, la correlación de Pearson es más adecuada para datos distribuidos normalmente con una relación lineal. Por el contrario, la correlación de Spearman es una mejor opción para datos que no cumplen con estos supuestos. Sin embargo, esto no significa que la correlación de Pearson sea siempre mejor que la de Spearman. Por lo tanto, al decidir si utilizar la correlación de Pearson o Spearman, es esencial considerar el tipo de datos que tiene y las preguntas específicas que intenta responder a través de su análisis.
Los 3 tipos de correlación
Hay tres tipos de coeficientes de correlación comúnmente utilizados:
correlación de Pearson: Este es el método más común para medir la correlación. Evalúa la relación lineal entre dos variables continuas.
Correlación de Spearman: Se utiliza cuando los datos son ordinales o cuando se violan los supuestos de la correlación de Pearson.
kendall tau: Se utiliza para conjuntos de datos pequeños y mide la asociación ordinal entre dos cantidades medidas.
Además, vale la pena señalar que los coeficientes de correlación pueden tomar un rango de valores de -1 a +1. Por ejemplo, un valor más cercano a +1 o -1 indica un fuerte positivo o correlación negativa.
Correlación de Spearman en el contexto del análisis de causalidad y regresión
Es fundamental comprender que la correlación no necesariamente indica causalidad. El hecho de que dos variables tengan una fuerte correlación de rango de Spearman no significa que una variable provoque que ocurra la otra. Un dicho clásico para recordar es correlación no implica causalidad.
La correlación, incluida la correlación de Spearman, también es un concepto clave en el análisis de regresión. El análisis de regresión es un grupo de técnicas estadísticas utilizadas para determinar la conexión entre una variable dependiente y una o más variables independientes. En el análisis de regresión, la fuerza de la correlación entre las variables independientes y dependientes puede afectar significativamente la capacidad del modelo para predecir resultados con precisión. Para profundizar más en esto, visite nuestra publicación de blog sobre Análisis De Regresión.
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Conclusión
La correlación de rangos de Spearman ofrece un método sólido para medir la fuerza y dirección de la relación monótona entre dos variables. Esto es particularmente útil cuando se trata de datos ordinales o cuando se violan los supuestos para el uso de la correlación de Pearson.
Si bien la correlación de Pearson puede usarse con más frecuencia, la correlación de Spearman tiene fortalezas y áreas de aplicación únicas en análisis de los datos.
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Preguntas frecuentes (FAQ)
Se utiliza para medir la fuerza y dirección de la relación monótona entre dos variables clasificadas, lo cual es particularmente útil con datos ordinales.
La elección depende de sus datos y preguntas de investigación. Pearson se adapta a datos lineales y normalmente distribuidos, mientras que Spearman es mejor para datos no lineales u ordinales.
La correlación de rangos de Spearman es adecuada para datos ordinales o continuos que violan los supuestos de la correlación de Pearson.
Pearson podría ser más apropiado si los datos se distribuyen normalmente y tienen una relación lineal. Aún así, eso no lo hace universalmente mejor.
Los tres tipos de coeficientes de correlación comúnmente utilizados son Pearson, Spearman y Kendall Tau.
Sí, puede oscilar entre -1 y +1; un valor negativo indica una fuerte correlación negativa.
La correlación mide la relación entre variables, mientras que la causalidad implica que una variable es la causa del cambio en otra.
El supuesto principal es que las variables que se prueban son ordinales, de intervalo o de razón; no requiere una distribución normal como la correlación de Pearson.
Se calcula en función de las clasificaciones de datos en lugar de los valores reales de los datos sin procesar.
No, es más adecuado para datos ordinales (clasificados), no para datos categóricos.